Schița de curs

Introducere în Bazele de Date Vectoriale

  • Înțelegerea bazelor de date vectoriale
  • Caracteristicile și beneficiile cheie ale Milvus
  • Comparație cu bazele de date tradiționale

Configurarea Milvus

  • Instalare și configurare
  • Înțelegerea componentelor și arhitecturii Milvus
  • Crearea de colecții și partiții

Indexarea și Gestionarea Datelor

  • Strategii de indexare în Milvus
  • Gestionarea și optimizarea datelor vectoriale
  • Cele mai bune practici pentru ingestia datelor

Căutare și Recuperare a Similitudinilor

  • Elementele de bază ale căutării de similitudine
  • Implementarea operațiunilor de căutare în Milvus
  • Cazuri de utilizare: recuperarea de imagini și videoclipuri, NLP

Milvus în Învățarea Automată (ML)

  • Integrarea Milvus cu modele ML
  • Construirea sistemelor de recomandare
  • Studii de caz: detectarea anomalilor, roboți de conversație

Scalabilitate și Performanță

  • Scalarea Milvus pentru seturi de date mari
  • Optimizarea și reglarea performanței
  • Monitorizare și întreținere

Implementarea Milvus în AI

  • Dezvoltarea unei soluții de bază de date vectorială
  • Recenzie și feedback

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a bazelor de date
  • Cunoștințe introductive despre concepte de AI și învățare automată
  • Familiarizare cu concepte de programare, preferabil în Python

Publicul Țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Dezvoltatori de software
  • Pasionați de învățarea automată
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite